Mon projet de transition
Sommaire
7. Projet alternatif →
1. Parcours professionnel →
8. Calendrier →
2. Intérêts professionnels →
9. Conclusion →
3. Leviers →
4. Contraintes →
5. Pistes →
6. Projet prioritaire →
Parcours professionnel
2018-2024
2014
2008-2013
Professeur de français et de latin dans un collège
Reprise d'études en Lettres Modernes
Etudes d'ingénieur chimiste
2017
2013-2014
CAFEP de Lettres Modernes
Chargée de missions dans l'agroalimentaire
Intérêts professionnels concrétisables
La connaissance
Transmission intellectuelle des connaissances et transmission de valeurs à autrui.
L'organisation
Activités d’administration, de contrôle ou de gestion, tâches précises, méthodiques ou qui exigent de l’exactitude, axées sur un résultat prévisible.
La science
Recherche, spécialités médicales, sciences exactes... Analyse et synthèse.
motivations professionnelles
Stimulation intellectuelle
Stabilité
Travail en équipe
Contraintes personnelles
Pas de contact avec des particuliers.
Moins de déplacements en voiture.
Plus de temps (vraiment) libre.
Pistes
2) Gestion/analyse de données
3) Comptabilité
1) Formation pour adultes
* Data scientist * Ingénieure data * Data analyste * Développeuse
* Comptable * Auditrice financière
* Ingénieure pédagogique * Responsable pédagogique * Conceptrice e-learning
Projet prioritaire : ingénieure pédagogique/de la formation
Missions
Définition du plan de développement des compétences de l’entreprise Mise en œuvre du plan et des projets de développement des compétences Élaboration du budget Gestion administrative et suivi des formations Évaluer les actions de formation
Aptitudes professionnelles
Sens de la négociation, force de propositionSens de l’écoute et de la communication et pédagogie Esprit d’initiative et créativité Esprit pragmatique et méthodique Ouverture d’esprit et capacité d’adaptation, curiosité intellectuelle Goût pour l’innovation
Lieux d'exercice
La fonction publique, les Opérateurs de Compétences (OPCO), les organismes de formation privés, les entreprises, le domaine RH des grandes entreprises.
Points positifs
Transférabilité de compétences transverses- la gestion de projets, animation de réunions, coordination d'équipes, bureautique - mais aussi techniques comme onception, certification, évaluation de formations.
Formations diplomantes en reprise d"étude accessibles (DU CAFEL de Paris Nanterre, CNAM, CNED)
Intérêt des missions proposées qui sont en lien avec le métier d'enseignante sans avoir à cotôyer des parents et à subir les rouages de la brinquebalante machine EN.
Contexte socio-économique plutôt favorable : la loi oblige les entreprises à proposer des formations à leurs salariés, les parents angoissés par la réussite de leur progéniture recourent de plus en plus aux dispositifs de e-learning, le monde du travail concurrentiel recherche des profils de plus en plus spécialisés.
Points négatifs
Peu de postes disponibles dans mon bassin d'emploi.
Les entreprises favorisent les profils expérimentés.
Projet alternatif : Data scientist
Missions
Extraction et structuration des données Élaboration des algorithmes d’intelligence artificielle Industrialisation des modèles d’intelligence artificielle dans les applications Participation active aux projets Veille technologique sur les outils de data science
Aptitudes professionnelles
Rigueur Sens de l’écoute et de la communication Esprit de synthèse et d’analyse Pédagogie Curiosité sectorielle et goût pour l’innovation
Lieux d'exercice
De plus en plus d'entreprises dans le privé comme dans le public. En Bretagne : conseil et service IT, architecture et ingénierie, banques et finances.
Points positifs
Transférabilité de compétences transverses comme l'animation de réunions, la coordination d'équipes, la gestion de projets, l'anglais mais aussi de compétences techniques comme les mathématiques et un peu de langages de programmation (Python).
Formations diplomantes de bon aloi, très solides (notamment celles dipensées par l'ENSAI de Bruz) et intéressantes.
Métier qui explore un domaine dont je suis très curieuse, la gestion et l'analyse de données, à la fois très technique mais nécessitant une grande pédagogie.
Perspectives stimulantes : l’exploitation des données permet d’assurer un meilleur suivi des performances des entreprises, d’analyser les comportements des consommateurs ou d’identifier les opportunités de marché, etc.
Points négatifs
Nécessité d'une formation longue car peu de transférabilité de compétences techniques (algorithmes, machine learning, gestion de bases de données, etc.).
Les formations sont très exigeantes et l'admission risque d'être ardue en formation continue.
Les profils les plus recherchés sont ultra-spécialisés : difficile d'atteindre ce niveau d'expertise avec une formation courte et avec aucune expérience !
Horaires "agiles", souvent étendus.
Calendrier
conclusion
L'enseignement, une première reconversion adaptée.
Carrière possible dans le prolongement de mon parcours professionnel
Mes aspirations personnelles ne pourront toutes être comblées
Merci pour votre écoute.
Projet de reconversion
Elise Thorr
Created on May 25, 2024
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7. Projet alternatif →
1. Parcours professionnel →
8. Calendrier →
2. Intérêts professionnels →
9. Conclusion →
3. Leviers →
4. Contraintes →
5. Pistes →
6. Projet prioritaire →
Parcours professionnel
2018-2024
2014
2008-2013
Professeur de français et de latin dans un collège
Reprise d'études en Lettres Modernes
Etudes d'ingénieur chimiste
2017
2013-2014
CAFEP de Lettres Modernes
Chargée de missions dans l'agroalimentaire
Intérêts professionnels concrétisables
La connaissance
Transmission intellectuelle des connaissances et transmission de valeurs à autrui.
L'organisation
Activités d’administration, de contrôle ou de gestion, tâches précises, méthodiques ou qui exigent de l’exactitude, axées sur un résultat prévisible.
La science
Recherche, spécialités médicales, sciences exactes... Analyse et synthèse.
motivations professionnelles
Stimulation intellectuelle
Stabilité
Travail en équipe
Contraintes personnelles
Pas de contact avec des particuliers.
Moins de déplacements en voiture.
Plus de temps (vraiment) libre.
Pistes
2) Gestion/analyse de données
3) Comptabilité
1) Formation pour adultes
* Data scientist * Ingénieure data * Data analyste * Développeuse
* Comptable * Auditrice financière
* Ingénieure pédagogique * Responsable pédagogique * Conceptrice e-learning
Projet prioritaire : ingénieure pédagogique/de la formation
Missions
Définition du plan de développement des compétences de l’entreprise Mise en œuvre du plan et des projets de développement des compétences Élaboration du budget Gestion administrative et suivi des formations Évaluer les actions de formation
Aptitudes professionnelles
Sens de la négociation, force de propositionSens de l’écoute et de la communication et pédagogie Esprit d’initiative et créativité Esprit pragmatique et méthodique Ouverture d’esprit et capacité d’adaptation, curiosité intellectuelle Goût pour l’innovation
Lieux d'exercice
La fonction publique, les Opérateurs de Compétences (OPCO), les organismes de formation privés, les entreprises, le domaine RH des grandes entreprises.
Points positifs
Transférabilité de compétences transverses- la gestion de projets, animation de réunions, coordination d'équipes, bureautique - mais aussi techniques comme onception, certification, évaluation de formations.
Formations diplomantes en reprise d"étude accessibles (DU CAFEL de Paris Nanterre, CNAM, CNED)
Intérêt des missions proposées qui sont en lien avec le métier d'enseignante sans avoir à cotôyer des parents et à subir les rouages de la brinquebalante machine EN.
Contexte socio-économique plutôt favorable : la loi oblige les entreprises à proposer des formations à leurs salariés, les parents angoissés par la réussite de leur progéniture recourent de plus en plus aux dispositifs de e-learning, le monde du travail concurrentiel recherche des profils de plus en plus spécialisés.
Points négatifs
Peu de postes disponibles dans mon bassin d'emploi.
Les entreprises favorisent les profils expérimentés.
Projet alternatif : Data scientist
Missions
Extraction et structuration des données Élaboration des algorithmes d’intelligence artificielle Industrialisation des modèles d’intelligence artificielle dans les applications Participation active aux projets Veille technologique sur les outils de data science
Aptitudes professionnelles
Rigueur Sens de l’écoute et de la communication Esprit de synthèse et d’analyse Pédagogie Curiosité sectorielle et goût pour l’innovation
Lieux d'exercice
De plus en plus d'entreprises dans le privé comme dans le public. En Bretagne : conseil et service IT, architecture et ingénierie, banques et finances.
Points positifs
Transférabilité de compétences transverses comme l'animation de réunions, la coordination d'équipes, la gestion de projets, l'anglais mais aussi de compétences techniques comme les mathématiques et un peu de langages de programmation (Python).
Formations diplomantes de bon aloi, très solides (notamment celles dipensées par l'ENSAI de Bruz) et intéressantes.
Métier qui explore un domaine dont je suis très curieuse, la gestion et l'analyse de données, à la fois très technique mais nécessitant une grande pédagogie.
Perspectives stimulantes : l’exploitation des données permet d’assurer un meilleur suivi des performances des entreprises, d’analyser les comportements des consommateurs ou d’identifier les opportunités de marché, etc.
Points négatifs
Nécessité d'une formation longue car peu de transférabilité de compétences techniques (algorithmes, machine learning, gestion de bases de données, etc.).
Les formations sont très exigeantes et l'admission risque d'être ardue en formation continue.
Les profils les plus recherchés sont ultra-spécialisés : difficile d'atteindre ce niveau d'expertise avec une formation courte et avec aucune expérience !
Horaires "agiles", souvent étendus.
Calendrier
conclusion
L'enseignement, une première reconversion adaptée.
Carrière possible dans le prolongement de mon parcours professionnel
Mes aspirations personnelles ne pourront toutes être comblées
Merci pour votre écoute.